options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',200, ... 'GradientThreshold',1, ... 'InitialLearnRate',0.005, ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ... 'LearnRateDropFactor',0.2, ... 'Verbose',0, ... 'Plots','training-progress'); net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); Xall = wdata_origin(:, 1:end-1)'; Yall = wdata_origin(:, end)'; YPred = predict(net,Xall,'MiniBatchSize',1); rmse = mean((YPred(:)-Yall(:)).^2); figure subplot(2,1,1) plot(data_x(1:length(Yall)), Yall) hold on plot(data_x(1:length(Yall)),YPred,'.-') hold off legend(["Real" "Predict"]) ylabel("Data")

这段代码的作用是使用训练集 XTrain 和 YTrain 训练 LSTM 神经网络模型，并使用测试集 Xall 对模型进行评估。其中，使用 Adam 优化器，共训练 200 个 epoch，每个 epoch 的梯度阈值为 1，初始学习率为 0.005，采用分段式学习率调度策略，每 125 个 epoch 降低学习率的因子为 0.2。训练结束后，使用训练好的模型对所有数据进行预测，并计算预测值与真实值之间的均方根误差（RMSE）。最后，绘制出真实值与预测值的对比图。